Understanding underdog brand positioning effects among emerging market consumers: a moderated mediation approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to explore the underdog brand biography dimensions that emerging-country consumers identify with (Study 1) and attempts to uncover the effects of these dimensions on brand affinity and purchase intention moderated by self-identity and brand trust (Study 2). Design/methodology/approach Study 1, using data from 359 young Indians, reveals three underlying dimensions integral to underdog brand biography in emerging markets. Study 2 uses an experimental setup with a single-factorial design among 332 young Mexican consumers to investigate the direct effects of three identified underdog brand biography dimensions on purchase intention, mediated by brand affinity and moderated by consumer self-identity and brand trust. Findings Study 1 reveals three dimensions underlying underdog brand biographies: unfavorable circumstances, striving in adversities and passion, and persistent will to succeed. Study 2 reveals that consumers with higher self-identity demonstrate greater purchase intentions for an underdog brand than a top dog one. Practical implications The results indicate that marketers can successfully use underdog narratives to influence consumer decision-making, thereby increasing brand affinity and purchase intention. Originality/value This study delineates the link between different dimensions of underdog brand biographies with brand affinity and purchase intention in emerging countries and builds on the understanding of the moderating role played by self-identity and brand trust.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».